colnames(df) <- c("Ativo","Data","Maxima dia","Minima dia","Valor abertura","Valor fechamento","Volume","Valor de mercado")
df$Data <- df$Data %>% as.Date()
df %>% head(4) %>% knitr::kable()

df %>% is.na() %>% colSums() %>% knitr::kable()

df %>% filter( df$Data >= df$Data %>%  max() - (dweeks(4)*5) )  %>% arrange(desc(`Valor de mercado`)) %>% group_by(Ativo) %>% summarise(`Valor de mercado`=mean(`Valor de mercado`)) %>% arrange(desc(`Valor de mercado`)) %>% head(10) %>% knitr::kable()

df %>% group_by(Ativo) %>% summarise("Minima historica"=min(`Minima dia`), "Maxima historica"=max(`Maxima dia`), "Aumento"=str_c(round(((max(`Maxima dia`) - min(`Minima dia`)) / min(`Minima dia`))*100, 1),"%")) %>% arrange(desc(Aumento)) %>% head(10) %>% knitr::kable()

lista <- list()
for(i in ativos <- df$Ativo %>% unique()){
  
  lista <- append(lista, list(df %>% filter(Ativo==i) %>% filter(`Maxima dia`==`Maxima dia` %>% max) %>% select(Ativo, `Valor abertura`, `Valor fechamento`, `Maxima dia`, Data)))
}

AberturaFechamento <- lista[[1]]
for(i in 2:23){
    AberturaFechamento[nrow(AberturaFechamento)+1,] <- slice(lista[[i]],1)
}


AberturaFechamento %>% arrange(desc(Data)) %>% knitr::kable()

lista2 <- list()
for(i in ativos <- df$Ativo %>% unique()){
  
  lista2 <- append(lista2, list(df %>% filter(Ativo==i) %>% filter(`Minima dia`==`Minima dia` %>% max) %>% select(Ativo, `Valor abertura`, `Valor fechamento`, `Minima dia`, Data)))
}

AberturaFechamentoMin <- lista2[[1]]
for(i in 2:23){
    AberturaFechamentoMin[nrow(AberturaFechamentoMin)+1,] <- slice(lista2[[i]],1)
}


AberturaFechamentoMin %>% filter(`Minima dia` < `Valor fechamento`) %>% arrange(desc(Data)) %>% knitr::kable()

dfFiltrado <- df%>%filter(`Valor de mercado` > 0 & `Valor fechamento` > 0)

plot_ly(data=dfFiltrado, x=~`Valor fechamento`, y=~`Valor de mercado`, type = "scatter", marker=list(color="brown"))

marketcapAtivos <- df %>% group_by(Ativo) %>% summarise(media=mean(`Valor de mercado`)) %>% arrange(desc(media)) %>% head(5) %>% select(Ativo)

dfMkt <- df %>% filter(Ativo==marketcapAtivos$Ativo) 

plot_ly(data=dfMkt, x=~Data, y=~`Valor de mercado`, color = ~Ativo, colors = "Set1", mode = "lines")

dfMktAgrupado <- dfMkt %>% group_by(Ativo) %>% summarise("Valor de mercado"=sum(`Valor de mercado`))


plot_ly(data=dfMktAgrupado, x=~Ativo, y=~`Valor de mercado`, color = ~Ativo, type = "bar", colors = "Dark2") %>% layout(title="27/02/21")

df2 <- df %>% filter(Ativo=="BTC") %>% select(Ativo, Data, `Valor abertura`, `Valor fechamento`)
df2$"Oscilacao em %" <- round(((df2$`Valor fechamento` - df2$`Valor abertura`)/ df2$`Valor abertura`)*100,1)

PN <- function(vetor){
  if(vetor >= 0){
    return("Positivo")
  }else if(vetor < 0){
    return("Negativo")
  }
}

df2$Positivo_Negativo <- unlist(sapply(df2$`Oscilacao em %`, PN)) 


df2[,-6] %>% head(5) %>% knitr::kable()

plot_ly(data=df2, x=~Data, y=~`Oscilacao em %`, color=~Positivo_Negativo, mode="lines", colors = "Set1")